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3周前

大型团队追求标准化产品和「T 型」人才，工作节奏是「马拉松」；而小型团队则聚焦解决个性化业务痛点，需要「π型」人才，工作节奏为「短跑接力」。

3周前

2025 马上就结束了，可以参考 Hacker News 上这篇热门播客回顾和思考下自己的职业生涯。 -------- 如果你不主动规划职业生涯，就会被他人左右作者：Greg McKeown 发布于 2014 年 9 月 4 日一位客户曾对我说：“我光是忙着生活，哪有时间思考人生！” 这句随口之言点出了我们常陷其中的误区：我们很容易埋头于工作，却忘记了去思考职业发展本身。为了避开这个陷阱，我建议你在假期抽出两个小时，按照以下简单步骤来审视你的职业生涯。步骤 1：回顾过去 12 个月逐月回顾这一年。列出你的时间都花在哪里了：包括主要项目、职责和成就。不必把这一步搞得太复杂。步骤 2：自问“有什么核心看点？” 审视你的清单，反思背后的实质。像记者一样思考并自问：这为什么重要？这里面有什么趋势？如果这些趋势持续下去会发生什么？步骤 3：自问“如果没有任何限制，我最想从事什么职业？” 进行头脑风暴，不要让自我批评的声音阻碍你。只需写下脑海中浮现的所有想法。步骤 4：回头在步骤 3 上多花点时间。我们往往在规划职业之初，脑子里想的就只是“次优选项”。我们明明知道自己最想做什么，却立刻将其抛诸脑后。为什么？通常是因为觉得“那不现实”，而这其实是“做这个赚不到钱”的代名词。无论在何种经济环境下，我都能理解赚钱的重要性。然而，有时候正是因为我们放弃得太快，才与那些原本可行的职业道路失之交臂。步骤 5：写下未来 12 个月的六个目标。列出你今年最想在职业生涯中达成的六件事，并按优先级排序。步骤 6：划掉后面五个。一旦你重新卷入工作的繁忙旋涡，拥有一个唯一的年度“北极星”目标将让你受益匪浅。步骤 7：制定本月的行动计划。列出一些你希望在未来 3 到 4 周内取得的成果。步骤 8：决定对什么说“不”。列出那些会阻碍你实现唯一卓越目标的良好事项。思考如何删除、推迟或委派这些任务。拉尔夫·沃尔多·爱默生曾说：“让人和国家破产的罪行，莫过于偏离主要目标，而在细枝末节上虚掷光阴。” 许多年前，我遵循了这个流程，毫不夸张地说，它改变了我的人生轨迹。从中获得的洞察让我决定退出法学院，离开英国搬到美国，走上了教师和作家的道路。你之所以能读到这篇文章，正是源于那个选择。这也依然是我人生中最重要的职业决策。在接下来的几周里，明智地投入两个小时，就能轻松提升明年整整 8760 个小时的生活质量——甚至影响更为深远。毕竟，如果我们不主动规划自己的职业生涯，就会被他人左右。

3周前

Spring AI 的功能也是越来越好了，最新版本提供的工具参数增强器（Tool Argument Augmenter）了一种非侵入式机制，可以在工具执行期间捕获大语言模型的内部推理和元数据，从而增强调试能力、提升可观测性，非常实用。

3周前

超级个体的认知框架：认知是源代码，AI 是编译器，产品是可执行文件。 ① 对内掌握框架语义学：核心能力就是把需求精准表达。说不清楚，AI 就执行不了，你的认知就无法被复制。 ② 对外经营一人公司：因为 AI 是可无限扩展的劳动力，一个人+ AI 完全可以撑起原本需要团队做的事。 ③ 封装认知赚睡后收入：把认知变成 Prompt、workflow、产品，让 AI 实现 7×24 小时交付，实现认知的规模化变现。

3周前

夸大 AI 的能力是不真诚的，并且会阻碍对其潜在危害的坦诚讨论。大语言模型的不确定性本质使其不适合需要确定性、可靠且安全的任务，但许多公司仍在盲目推动其广泛应用，导致成本增加和可靠性降低。

3周前

技术能力 ≠ 商业价值，先问：这东西塞进哪个环节，用户会自然用起来？好场景通常具备： - 痛点明确且高频 - 容错空间足够（AI 出错不会造成严重后果） - 效果可量化（能算出 ROI）

3周前

AI 智能体能处理的任务时长在指数级增长，每 4 个月翻一倍。

3周前

规约是把意图转化为智能体能够可靠执行的方式。

1个月前

Claude Code 新版本这个确认机制交互挺舒服的

1个月前

ByteByteGo 这篇技术深度文章系统性地拆解了 Deep Research 系统的多智能体架构。文章详细解释了从用户查询到最终报告生成的完整流程，包括编排者如何将任务分解给专门的子代理、并行执行信息检索、以及综合阶段如何生成带引用的研究报告。特别有价值的是对比分析了 OpenAI、Gemini、Claude、Perplexity 等主流平台的实现差异，比如 OpenAI 采用交互式澄清、Gemini 自主生成研究计划。配合清晰的架构图，真正的深入浅出。

1个月前

Gemini Live API 是 Google 正式发布的实时对话 API，基于 Gemini 2.5 Flash Native Audio 模型，通过单一 WebSocket 连接提供低延迟的多模态对话能力。核心创新为原生音频处理架构：摒弃传统的 STT（语音转文字）→ LLM（大模型）→ TTS（文字转语音）三段式流水线，改用统一的低延迟原生音频模型，直接处理音频流，大幅降低响应延迟。主要特性： - 情感识别：能够识别语音中的语调、情绪和节奏等细微变化，自动调整回应语气 - 智能打断：超越简单的语音活动检测，智能判断何时该响应、何时该保持静默 - 实时多模态：同时处理音频、文本和视觉输入（如图表、视频流） - 工具集成：支持函数调用和 Google 搜索联网等工具，可在对话中执行复杂操作 - 持续记忆：跨所有模态维护长时间上下文

1个月前

本周精选推送内容，不少高质量的文章，欢迎阅读：

1个月前

AI 工具的生产力密码：代码库健康度才是关键斯坦福大学针对 12 万开发者的研究揭示了一个反直觉的发现：决定 AI 工具效果的不是使用量，而是代码库的健康度。研究团队构建了一个「环境整洁度指数」，综合评估测试覆盖、文档质量、模块化程度和代码规范四个维度。数据显示，这个指数与 AI 生产力提升呈现 0.40 的强相关性，而 Token 使用量的相关性仅为 0.20。换句话说，代码库越整洁，AI 带来的收益放大效应越明显。更深层的洞察在于三个层次的发现。第一层是正向效应：整洁的代码库中，AI 可以完成冲刺中的大部分工作，而在混乱的代码库中几乎无用武之地。第二层是平衡要求：不受控制地使用 AI 会加速技术债务累积，导致代码库整洁度持续下降。团队必须主动投入精力维护代码质量，才能持续获得 AI 红利。第三层是使用智慧：工程师需要判断何时该用 AI、何时不该用，盲目使用会导致大量返工，最终失去对工具的信任。这个发现在案例研究中得到了验证。某 350 人团队采用 AI 后 PR 增加了 14%，看似成功，但深入分析发现代码质量下降 9%，返工增加 2.5 倍，实际 ROI 为负。根本原因就是在代码库健康度不佳的情况下盲目推广 AI。研究传递的核心信息很明确：AI 工具是放大器而非魔法棒，它会同时放大代码库的优点和缺点。想要真正发挥 AI 的生产力潜能，先投资于代码库的健康度，建立质量护栏，培养工程师的使用判断力。这才是解锁 AI 价值的正确路径。

1个月前

网站总结了现代 Web 开发中的设计模式与性能优化指南，涵盖 JavaScript、React、Vue 等主流技术栈的设计模式与性能优化策略，很适合进阶学习。

1个月前

本周 BestBlogs 精选文章已推送，欢迎阅读：

1个月前

如果AI的终极使命是拓展人类认知的边界，那么研究 ——这项系统性探索未知的核心活动，无疑是其最重要的试金石。2024年，AI Agent技术迎来突破性进展，一个名为 Deep Research 的方向正以前所未有的速度站上风口，成为推动 AI 应用元年的真正引擎。但热潮之下，我们更需要深度的思考：Deep Research 究竟是什么？它从何而来，又将去往何处？其背后的技术架构有何精妙之处？我们又如何客观评价一个系统的优劣？本篇近万字的深度剖析，将为你彻底理清 Deep Research的前世今生，拆解其核心架构与方法论，建立一套清晰的评测视角，并直言不讳地指出当前顶尖系统的优势与缺陷。这是一份为你准备的 AI 研究进化论地图，请坐好，我们马上发车！

1个月前

老蔡认为中国在 AI 竞争中的四大优势：高效低廉的能源、更低的数据中心建设成本、庞大且擅长系统优化的工程师人才红利，以及以普及应用为导向的开源策略。

1个月前

花了笔钱报了个设计课，主要是想提升设计能力和审美能力。

1个月前

前五条基本一致，目前还不大习惯使用语音

1个月前

这篇文章详细拆解了 Superhuman 创始人 Rahul Vohra 提出的「PMF 引擎」框架，展示了如何将抽象的创业目标转化为可量化的指标。核心策略包括利用 Sean Ellis 的 40% 门槛（即 40% 用户若无法使用产品会感到非常失望）来验证契合度，通过精准的用户细分锁定「高期望客户」，并采用 50/50 的路线图策略：一半资源巩固核心优势，一半解决阻碍增长的短板。

1个月前

Cursor 内置了浏览器功能，用来修改 UI 和交互很方便，选中有问题的区域，Cursor 会找到对应的组件带入上下文，修复后页面直接刷新，一目了然

1个月前

最近使用 Opus 4.5 对项目重新设计、GPT 5.1 和人工 Review，之前是前端，现在是后端，重新设计后整个架构更清晰、更具扩展性，甩掉了一堆包袱

#opus 4.5 #项目重新设计 #GPT 5.1 #后端 #架构清晰

1个月前

被真诚到了

1个月前

Claude Code 帮我检视代码开始飚脏话了...

AI编程工具激战：Claude Code、Gemini Cli崛起· 1256 条信息

#Claude #Code检视 #脏话 #AI #bug

1个月前

欢迎阅读第 74 期 AI 精选文章推荐。本周 Ilya Sutskever 接受了 Dwarkesh Patel 的深度访谈，宣告 AI 行业正从扩展时代迈入研究时代。当所有人都在追问如何投入更多算力时，Ilya 给出了一个反直觉的答案：现在的瓶颈不是 GPU，而是想法。他指出当前模型最根本的问题是泛化能力不足，那些能在竞赛中拿高分的 AI，依然会在简单任务中陷入死循环。这让我想到一个老问题：我们真正需要的，到底是更大的规模，还是更深的理解？本周 Anthropic 发布了 Claude Opus 4.5，在内部工程招聘测试中得分超越人类，Agent 能力和视觉理解都有显著提升。我也趁此机会用它重新审视了的设计和架构，完成了网站的静态化处理，去掉了一些不必要的交互元素，回到「聚焦阅读，减少干扰」的初心。在线阅读完整内容：

#AI #Ilya Sutskever #研究时代 #Claude Opus 4.5 #泛化能力